tf.linalg.experimental.conjugate_gradient

Решатель методом сопряжённых градиентов.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.linalg.experimental.conjugate_gradient

tf.linalg.experimental.conjugate_gradient(
    operator,
    rhs,
    preconditioner=None,
    x=None,
    tol=1e-05,
    max_iter=20,
    name='conjugate_gradient'
)

Решает систему линейных уравнений A*x = rhs для самосопряжённой положительно определённой матрицы A и вектора правой части rhs с помощью итерационного алгоритма, не требующего явного представления матрицы, в котором действие матрицы A представлено посредством operator. Итерации завершаются, если число итераций превышает max_iter или норма невязки уменьшается до tol от своего начального значения, то есть \(||rhs - A x_k|| <= tol ||rhs||\).

Аргументы
`operator`	Объект `LinearOperator`, который является самосопряжённым и положительно определённым.
`rhs`	Возможно, пакетный вектор формы `[..., N]`, содержащий вектор правой части.
`preconditioner`	Объект `LinearOperator`, аппроксимирующий обратную матрицу `A`. Эффективный предобуславливатель может значительно повысить скорость сходимости. Если `preconditioner` представляет матрицу `M`(`M` аппроксимирует `A^{-1}`), алгоритм использует `preconditioner.apply(x)` для оценки `A^{-1}x`. Чтобы это было полезно, вычислительные затраты на применение `M` должны быть значительно ниже затрат на непосредственное вычисление `A^{-1}`.
`x`	Возможно, пакетный вектор формы `[..., N]`, содержащий начальное приближение решения.
`tol`	Скалярное значение с плавающей точкой, задающее допуск сходимости.
`max_iter`	Целое число, задающее максимальное количество итераций.
`name`	Область имён для операции.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
`output`	Именованный кортеж, представляющий конечное состояние и содержащий поля: i: Скаляр `int32` `Tensor`. Количество выполненных итераций. x: Тензор ранга 1 `Tensor` формы `[..., N]`, содержащий вычисленное решение. r: Тензор ранга 1 `Tensor` формы `[.., M]`, содержащий вектор невязки. p: Тензор ранга 1 `Tensor` формы `[..., N]`. Базисный вектор, сопряжённый относительно `A`. gamma: \(r \dot M \dot r\), эквивалентно \(\|\|r\|\|_2^2\), если `preconditioner=None`.

output

Именованный кортеж, представляющий конечное состояние и содержащий поля:

i: Скаляр int32 Tensor. Количество выполненных итераций.
x: Тензор ранга 1 Tensor формы [..., N], содержащий вычисленное решение.
r: Тензор ранга 1 Tensor формы [.., M], содержащий вектор невязки.
p: Тензор ранга 1 Tensor формы [..., N]. Базисный вектор, сопряжённый относительно A.
gamma: \(r \dot M \dot r\), эквивалентно \(||r||_2^2\), если preconditioner=None.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/linalg/experimental/conjugate_gradient